这期内容当中小编将会给大家带来有关使用Opencv怎么实现一个图片油画特效,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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import numpy as np import cv2
读取原图,得到原图的宽高信息:
img=cv2.imread('ziliao/image00.JPG',1) imInfo=img.shape height=imInfo[0] width=imInfo[1]
完成彩色图片向灰度图片的转化:
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) '''该函数用于颜色的转换,第一个参数为待处理的原图, 第二个参数表示转换的颜色'''
本实例中将图片分割为若干个8×8的小方块,将0-255的灰度值分为8个等级,下面定义了一个数组array1来装载这8个等级中的像素个数,然后找出每个小方块中包含最多像素的等级,如下:
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) dst=np.zeros((height,width,3),np.uint8) for i in range(4,height-4): for j in range(4,width-4): array1 = np.zeros(8, np.uint8) #用于存储每个灰度等级的像素个数 for m in range(-4, 4): #计算8*8小方块中的array1的值 for n in range(-4,4): p1 = int(gray[i + m, j + n] / 32) #除以32得到该点应该位于第几个灰度等级 array1[p1] = array1[p1] + 1 currentMax = array1[0] l = 0 for k in range(0,8): #找到像素点最多的那个灰度等级 if currentMax=(l*32) and gray[i+m,j+n]<=((l+1)*32): (b,g,r) = img[i+m,j+n] dst[i,j] = (b,g,r) cv2.imshow('img',img) cv2.imshow('dst',dst) cv2.waitKey(0)
左为原图
import numpy as np import cv2 img=cv2.imread('ziliao/image00.png',1) imInfo=img.shape height=imInfo[0] width=imInfo[1] gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) dst=np.zeros((height,width,3),np.uint8) for i in range(4,height-4): for j in range(4,width-4): array1 = np.zeros(8, np.uint8) for m in range(-4, 4): for n in range(-4,4): p1 = int(gray[i + m, j + n] / 32) array1[p1] = array1[p1] + 1 currentMax = array1[0] l = 0 for k in range(0,8): if currentMax=(l*32) and gray[i+m,j+n]<=((l+1)*32): (b,g,r) = img[i+m,j+n] dst[i,j] = (b,g,r) cv2.imshow('img',img) cv2.imshow('dst',dst) cv2.waitKey(0)
上述就是小编为大家分享的使用Opencv怎么实现一个图片油画特效了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道。